影響大學(xué)生出勤率的客觀因素驗(yàn)證性因子分析

魏麗,王春華

(山東師范大學(xué)傳媒學(xué)院，山東 濟(jì)南 250014)

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影響大學(xué)生出勤率的客觀因素驗(yàn)證性因子分析

魏麗,王春華

(山東師范大學(xué)傳媒學(xué)院，山東 濟(jì)南 250014)

近年來(lái)高校學(xué)生課堂出勤率低這一現(xiàn)象有蔓延之勢(shì)，長(zhǎng)此下去會(huì)使部分學(xué)生喪失學(xué)習(xí)興趣，導(dǎo)致高校教學(xué)質(zhì)量下降，甚至是形成不良學(xué)風(fēng)。利用結(jié)構(gòu)方程建模的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法建立影響大學(xué)生出勤率的客觀因素模型，能夠揭示影響大學(xué)生出勤率的各種因素，對(duì)提高大學(xué)生課堂出勤率策略的制定與實(shí)施具有啟示意義。

大學(xué)生課堂出勤率客觀因素模型驗(yàn)證性因子分析

有關(guān)資料顯示，目前我國(guó)大學(xué)生中有71%的人偶爾缺勤，有11%的人經(jīng)常缺勤，從不缺勤的僅占總數(shù)的18%[1]。課堂缺勤對(duì)大學(xué)生自身成長(zhǎng)及教育改革造成了巨大的困擾。筆者針對(duì)這種現(xiàn)狀總結(jié)了影響大學(xué)生出勤率的因素，建立了大學(xué)生出勤率影響因素的初始模型，利用結(jié)構(gòu)方程建模的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法定量分析了各因素之間的相互關(guān)系，并根據(jù)數(shù)據(jù)對(duì)初始模型的不合理之處進(jìn)行了修正，揭示了修正后的模型對(duì)提高學(xué)生課堂出勤率具有啟示意義。

一、影響出勤率客觀因素模型的初步建立

大學(xué)生出勤率影響因素初始模型的建立以文獻(xiàn)研究成果為主要依據(jù)。筆者在中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù)中以“大學(xué)生出勤率研究”為全文檢索詞，共檢索到文獻(xiàn)14801篇；用“大學(xué)生出勤率”為主題檢索詞，時(shí)間限定在2000-2015年，共檢索到相關(guān)文獻(xiàn) 24篇，其中有21篇討論了影響大學(xué)生出勤率的影響因素。筆者列舉了這 21篇文獻(xiàn)中涵蓋的因素，并根據(jù)因素出現(xiàn)次數(shù)進(jìn)行排列，舍去出現(xiàn)頻率過(guò)低及不合理的因素后，形成了初始模型中需要保留的客觀因素和主觀因素。其中，影響大學(xué)生出勤率的客觀因素包括學(xué)校因素、教師因素、家庭因素和社會(huì)因素；主觀因素包括心理因素、動(dòng)力與興趣因素、期望功利化因素及個(gè)性因素。因?yàn)橹饔^因素涉及學(xué)生隱私，相對(duì)難以調(diào)查，筆者只選取了客觀因素加以分析。

石河子大學(xué)李紅的研究表明，教師的教學(xué)方式及與學(xué)生之間的溝通交流，學(xué)校的課程設(shè)置、檢查監(jiān)督與考試制度和班額不合理等因素與大學(xué)生的課堂出勤率有著直接的影響[2]。吉林農(nóng)業(yè)大學(xué)的李碩等人的研究指出，就業(yè)壓力和社會(huì)風(fēng)氣等因素與大學(xué)生的課堂出勤率高度相關(guān)[3]。筆者根據(jù)已有研究成果構(gòu)建了影響大學(xué)生課堂出勤率的客觀因素初始模型(圖1)。

二、影響大學(xué)生出勤率的客觀因素模型的修正

為了得出符合實(shí)際的模型，筆者首先采用問(wèn)卷調(diào)查的方法向在校大學(xué)生收集了影響出勤率客觀因素的相關(guān)信息，然后采用多元數(shù)據(jù)分析結(jié)構(gòu)方程模型驗(yàn)證性因子的方法分析了調(diào)查數(shù)據(jù)，用一些簡(jiǎn)化的結(jié)構(gòu)和關(guān)系建立模型，以此來(lái)描述并替代一些煩瑣復(fù)雜的變量間關(guān)系。

圖1　影響大學(xué)生課堂出勤率的客觀因素初始模型

(一)問(wèn)卷調(diào)查的設(shè)計(jì)與實(shí)施

筆者選擇了山東師范大學(xué)長(zhǎng)清校區(qū)210名大學(xué)生作為調(diào)查的對(duì)象。調(diào)查問(wèn)卷的編制涉及到初始模型中的各個(gè)因素，其中部分因素的測(cè)量是由筆者自行設(shè)計(jì)的，部分因素的測(cè)量源自文獻(xiàn)。問(wèn)卷采用 Likert5 點(diǎn)量表的記分方式。問(wèn)卷共包括12個(gè)問(wèn)題，共涉及四個(gè)方面的因素，具體結(jié)構(gòu)是：(1)學(xué)校因素。包含了課程設(shè)置、檢查監(jiān)督、考試制度、班額等四個(gè)維度。(2)教師因素。主要從教學(xué)方式、師生溝通的效果以及對(duì)學(xué)生的檢查監(jiān)督等3方面展開(kāi)。(3)家庭因素。主要包含家校溝通的頻度、學(xué)生的家庭背景兩個(gè)維度。(4) 社會(huì)因素。評(píng)價(jià)了就業(yè)壓力、社會(huì)風(fēng)氣、課程設(shè)置與社會(huì)需求契合度對(duì)大學(xué)生缺課的影響。發(fā)放問(wèn)卷210份，最終回收有效問(wèn)卷188份，有效回收率為89.5%。

(二)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果

筆者利用SPSS軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，得到變量之間的相關(guān)矩陣，然后用LISREL8.70 進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，以最大似然法(ML)完成參數(shù)估計(jì)。評(píng)價(jià)模型的擬合指數(shù)包括：卡方(X2)、自由度(df)、近似誤差均方根(RMSEA)、比較擬合指數(shù)(CFI)、非范擬合指數(shù)(NNFI)等，這些擬合指數(shù)的功能在于評(píng)價(jià)模型和樣本數(shù)據(jù)的匹配程度。一般認(rèn)為，當(dāng)ⅹ2/df小于5，CFI 和NNFI的值在0.9以上，RMSEA的值在0.08以下時(shí)，所擬合的模型就是可以接受的模型。

圖2　 M1可視化的解

1.初始模型 M1。模型M1的程序如下：

Confirmatory Factor Analysis 1

DA NI=12 NO=188 MA=KM

KM SY1

.3161

.272.3411

.310.490.4521

.269.260.248.3671

.163.207.249.324.4531

.127.084.237.184.109.2311

.053.254.295.380.101.141.3661

.081.198.151.403.167.098.188.4191

.205.168.165.286.137.096.103.116.3021

.258.224.282.406.267.242.268.382.278.3781

.339.262.171.437.261.172.150.159.156.298.266 1

MO NX=12 NK=4 LX=FU,FI PH=ST TD=DI,FR

PA LX

4(1 0 0 0)

3(0 1 0 0)

2(0 0 1 0)

3(0 0 0 1)

PD

OU MI SS SC

圖2顯示，初始模型 M1的擬合效果不錯(cuò)，其擬合指數(shù)分別為：X2=94.78，df=48，X2/df=1.975<5，RMSEA=0.07<0.08，NNFI=0.92>0.9，CFI=0.94>0.9。通過(guò)分析LISREL系統(tǒng)所提供的修正指數(shù)(MI)和路徑系數(shù)等信息發(fā)現(xiàn)，可以通過(guò)改變因子歸屬關(guān)系對(duì)初始模型 M1實(shí)施進(jìn)一步修正。

2.修正模型M2(圖3)。修正過(guò)程中首先考慮的是最大修正指數(shù)，來(lái)自TD矩陣(8,7)中的15.45.(MI=15.45)表明第七個(gè)指標(biāo)的測(cè)量誤差和第八個(gè)指標(biāo)測(cè)量誤差之間存在比較大的相關(guān)性。根據(jù)系統(tǒng)所提供的修正指數(shù)不難看出，M1中“家校溝通”與“教師的檢查監(jiān)督”有關(guān)。根據(jù)專家盡量不建立誤差、方差之間的相關(guān)的建議，筆者放棄了對(duì)這條路徑的修正并繼續(xù)考慮其他相對(duì)較大的修正指數(shù)，發(fā)現(xiàn)較大的修正指數(shù)是LX矩陣中(7,3)的15.08。這表明，如果把第七個(gè)指標(biāo)歸屬于第三個(gè)因子，那么結(jié)果就要修正15.08。據(jù)此，筆者把初始模型中的第七個(gè)指標(biāo)歸于第三個(gè)因子，使初始模型 M1改變?yōu)樾拚Ｐ?M2，系統(tǒng)分析的結(jié)果也顯示，修正模型M2的部分?jǐn)M合指數(shù)與初始模型 M1相比，有了一定的改善，具體為：X2=79.35，df=48，X2/df=1.653，RMSEA=0.058，NNFI=0.95，CFI=0.96。

圖3　M2可視化的解

3.最終模型M3(圖4)。模型M2的最大修正指數(shù)MI=9.70在LX(12, 1)，表明要把課程設(shè)置與社會(huì)需求契合度歸屬于學(xué)校因素中，使修正模型 M2 改變?yōu)樾拚Ｐ?M3。但M2中把第七個(gè)因素即把“教師的檢查監(jiān)督”的作用歸屬于家庭因子。這明顯是不符合實(shí)際情況的。同時(shí)M2要求把“課程設(shè)置”與“社會(huì)需求契合度”歸屬于學(xué)校因素，因?yàn)閱?wèn)卷的第12題表明在學(xué)校所學(xué)習(xí)的知識(shí)滿足不了“社會(huì)需求”所涉及到的學(xué)校因素。因此，在M1 基礎(chǔ)上把“課程設(shè)置”與“社會(huì)需求契合度”歸屬于學(xué)校因素得到M3，其擬合指數(shù)為：X2=86.87，df=48，X2/df=1.809 ，RMSEA=0.065，NNFI=0.93，CFI=0.95，都略高于M1，且修正指數(shù)都較小，所以M3優(yōu)于M1。此時(shí)，系統(tǒng)所提供的修正指數(shù)MI=16.03，且在TD矩陣中，誤差、方差之間最好不建立相關(guān)關(guān)系。其余的修正指數(shù)相對(duì)比較小，顯示M3中各因素之間不存在新的修正關(guān)系。所以M3可以視為最終模型。

圖4　M3可視化的解

4.模型M4的建立。圖5表明，問(wèn)卷中的第12題可能歸屬于因子1較好，但研究者可能希望了解此題可否同時(shí)從屬因子1和因子4。筆者將模型M3中的12題同時(shí)歸屬于因子1和因子4得到模型M4。

圖5中，擬合指數(shù)X2=86.28，df=47，X2/df=1.836 ，RMSEA=0.066，NNFI=0.93，CFI=0.95，其擬合度并沒(méi)有M3好。研究者通常希望每題只歸屬于一個(gè)因子，因此最終模型仍選M3。

圖5　M4可視化的解

三、影響大學(xué)生出勤率客觀因素模型的啟示

模型M3揭示出影響大學(xué)生出勤率的客觀因素來(lái)自于四個(gè)方面：學(xué)校、教師、家庭和社會(huì)。結(jié)合對(duì)這四個(gè)方面因素的具體分析，筆者認(rèn)為，應(yīng)采取以下措施來(lái)提高大學(xué)生的課堂出勤率。一是更新教育觀念，優(yōu)化課程設(shè)置。在課程設(shè)置方面，不僅要重視理論教學(xué)，更要注重實(shí)踐教學(xué)，應(yīng)根據(jù)社會(huì)實(shí)際需求增加實(shí)用性的教學(xué)科目；縮減班額，方便教師管理，這也與各省近年解決城鎮(zhèn)普通中小學(xué)大班額問(wèn)題有關(guān)事宜的通知精神是一致的。二是加強(qiáng)學(xué)生考勤，嚴(yán)格執(zhí)行規(guī)章制度。班主任老師要隨時(shí)抽

查，班干部要有效督促檢查，任課老師注重考勤登記。另外，學(xué)院和學(xué)校教學(xué)管理部門也要引起高度重視，要經(jīng)常深入課堂教學(xué)一線檢查監(jiān)督并公示檢查結(jié)果，使規(guī)章制度在學(xué)生心目中真正形成威懾力。三是完善考試制度。要增大學(xué)生考評(píng)的靈活性，從多方面多角度考查學(xué)生，不以期末成績(jī)作為評(píng)價(jià)學(xué)生的唯一指標(biāo)，學(xué)生每堂課的出勤率、日常作業(yè)等也要按一定比例納入到考核成績(jī)中。四是改進(jìn)教學(xué)方法，優(yōu)化課堂教學(xué)，提高授課質(zhì)量。教師應(yīng)盡可能采用靈活多變的教學(xué)方式，注重因材施教。要尊重學(xué)生的主體地位，主動(dòng)與學(xué)生溝通，及時(shí)了解每一位學(xué)生的動(dòng)態(tài)，認(rèn)真對(duì)待學(xué)生的意見(jiàn)和建議。另外教師還應(yīng)加強(qiáng)自身修養(yǎng)，堅(jiān)持終身學(xué)習(xí)的理念，不斷提高自身素質(zhì)，讓更多的學(xué)生主動(dòng)融入課堂。五是加強(qiáng)家校合作，促進(jìn)孩子健康成長(zhǎng)。對(duì)于在大學(xué)中的孩子，家長(zhǎng)既不能完全放任自流，也不能像高中那樣管得太嚴(yán)。家長(zhǎng)應(yīng)保持與學(xué)校的聯(lián)系，在保證給學(xué)生留有自由空間的情況下，也不放棄對(duì)其進(jìn)行督促監(jiān)督，使學(xué)生不至于在人生的岔路口走錯(cuò)了方向。六是學(xué)校教育與社會(huì)需求進(jìn)行接軌，鼓勵(lì)大學(xué)生自主創(chuàng)業(yè)。

[1]廖滿媛.大學(xué)生缺勤的原因與對(duì)策分析[J].中國(guó)電力教育，2013(19):216-217.

[2] 李紅.高校大學(xué)生上課出勤率低的原因及對(duì)策[J].高教論壇，2008(10):51-53.

[3] 李碩等.淺談高校大學(xué)生上課出勤率較低的原因及解決辦法[J].高教研究，2013(12): 245.

(責(zé)任編輯：劉新才)

Confirmatory Factor Analysis on the Objective Factors Affecting College Students’ Attendance

WEI Li, WANG Chunhua

(SchoolofCommunication,ShandongNormalUniversity,Jinan,Shandong250014,China)

In recent years，it has been a grave problem that the attendance of the undergraduates is too low to be seen. And this phenomenon will definitely result in severe consequences if we keep turning a blind eye to them, such as the lack of interest in study, the decline of teaching quality and the bad social conduct. The research used the method of structure equation model to build the model of the objective factors that affect college students' attendance and proposed the solution to improve the attendance of the undergraduates based on the model.

attendance of the undergraduates; model; confirmatory factor analysis

2016-03-15

魏麗(1992-)，女，山東東營(yíng)人，山東師范大學(xué)傳媒學(xué)院碩士生；研究方向：現(xiàn)代教育技術(shù)。王春華(1971-)，女，山東諸城人，博士，山東師范大學(xué)傳媒學(xué)院教授；研究方向：教育技術(shù)理論。

G647

A

1005-5843(2016)07-0109-04

10.13980/j.cnki.xdjykx.2016.07.021